关于Socket设置连接超时

kknd97 2007-05-29 01:51:40
程序代码:
Socket socket = new Socket();
SocketAddress endpoint = new InetSocketAddress("192.168.30.23", 11);
long time = System.currentTimeMillis();
try {
socket.connect(endpoint, 2000);
} catch (Exception e) {
}

time = System.currentTimeMillis() - time;
System.out.println(time);
socket.close();
当要连接的计算机[192.168.30.23]在网路上不存在的时候:
JDK1.4:能够在规定的时间内抛出异常[java.net.SocketTimeoutException: connect timed out],结束阻塞。
JDK1.5:没有在规定时间内抛出异常,结束阻塞。
JDK1.6:能够在规定的时间内抛出异常[java.net.SocketTimeoutException: connect timed out],结束阻塞。

结论:我猜测会不会是JDK1.5的连接超时需要特殊的设置,或者是JDK1.5的实现有问题。

我的JDK1.5的版本如下:
java version "1.5.0-rc"
Java(TM) 2 Runtime Environment, Standard Edition (build 1.5.0-rc-b63)
Java HotSpot(TM) Client VM (build 1.5.0-rc-b63, mixed mode, sharing)

求助:
不知道大家是否也遇到过类似的问题,或者看到过相关的文献对此种情况有说明。

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stargate 2007-06-22
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我在linux下,JDK1.5
IP不存在时,connect立即抛出异常,
IP存在,端口监听不存在时,在规定时间timeout
达到我需要的效果哈哈。

开始给手下的小弟做,竟然直接用Socket(ip,port)连接,根本就没控制超时,害死我了。看了楼主的提问帖,用connect做,成功解决问题
xiao5ming9 2007-05-31
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我就用的是1.5的也出现了和楼主的情况相同。
JDK1.5:没有在规定时间内抛出异常,结束阻塞。
用不同IP抛出的异常的时间也是不同的。这又是什么原因呢?
kknd97 2007-05-30
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发出来的程序缺少一句:e.printStackTrace();
应该不会影响测试的结果。
不知道大家在自己的虚拟机上运行的时候,是否也得到了和我一样的测试结果。
会不会和操作系统也有关系,我使用的是XP SP2的操作系统。
chszs 2007-05-30
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楼主简化了程序吧?
Cappuccino_mhc 2007-05-30
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学习
Majia_ 2007-05-30
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try {
socket.connect(endpoint, 2000);
} catch (Exception e) {
}
=========================
你测试的代码就是这样?能打印出异常?
Cappuccino_mhc 2007-05-29
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一直在学Socket

帮顶
学习
内容概要:本文提出了一种基于MS-TCN-TiDE的多尺度时序融合模型,用于解决周尺度电力负荷预测问题。该模型创新性地融合了多尺度时序卷积网络(MS-TCN)与时间深度编码器(TiDE),通过多层次膨胀卷积结构有效捕捉电力负荷序列中的局部波动与长期趋势等多尺度时序特征,并采用稠密编码器架构深度融合历史负荷、气象条件、日历信息等多源异构数据。模型支持直接多步预测,避免了传统递归预测带来的累积误差。研究详细阐述了模型的整体架构设计、输入输出序列处理方式、特征工程方法及优化训练策略,并基于真实电力数据集完成了完整的Python代码实现与实验验证。结果表明,该模型在中长期负荷预测任务中相较ARIMA、LSTM、TCN等基准模型展现出更优越的预测精度与鲁棒性,尤其在应对负荷剧烈波动场景时表现突出。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景的研究生、科研人员及电力系统领域从事负荷预测、能源管理相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①应用于电力系统调度、能源管理系统、电网规划等领域的中长期负荷预测任务,为电力供需平衡与运行决策提供数据支持;②为研究者提供一个结构清晰、代码可复现的先进负荷预测模型框架,促进时序深度学习模型在能源预测领域的应用、改进与学术交流; 阅读建议:建议读者结合提供的完整Python代码进行实践操作,深入理解MS-TCN的层级扩张卷积机制与TiDE的稠密编码解码结构的设计精髓,并可通过更换不同的数据集、调整模型超参数或引入新的特征变量,进一步探索模型的泛化能力与优化空间。

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